常见问题解答

1. 如何开始自己的机器学习项目？

  • 寻找一个你可以解决的问题。
  • 找到合适的数据并完善问题。
  • 根据您的分析，从 JSON、XML、CSV 等格式导入数据。
  • 通过删除任何空值和/或无意义值等来探索和清理数据。
  • 开发并完善模型。

2. 最后一年最好的机器学习项目是什么？

最后一年的最佳机器学习项目是推荐系统项目、股价预测项目、人工智能驱动的情绪分析器和销售预测项目。

3.人工智能和机器学习是一样的吗？

人工智能是一个更广泛的概念，用于创建能够刺激人类思维、行为和能力的智能机器。相反，机器学习是人工智能的子集或应用，它使机器能够从数据中学习而无需明确编程。

4. 机器学习难吗？

虽然许多先进的机器学习工具似乎很难使用，并且需要数学、统计学和软件工程方面的高级知识，但初学者可以利用易于掌握的基础知识来执行许多任务。

5. 哪种语言最适合机器学习？

Python 是机器学习的最佳语言，因为它易于学习、可扩展且开源。近 69% 的机器学习开发人员使用并优先考虑它。

6. 如何免费学习人工智能和机器学习？

您可以报名参加 Simplilearn 的人工智能和机器学习免费课程。所有免费课程都提供由顶级从业者创建的资源、基于技能的学习和自定进度的学习。

7. 我可以在不编码的情况下学习机器学习吗？

尽管您可以在不编码的情况下学习一些机器学习工具，但追求人工智能和机器学习的职业生涯将需要一些编码。

请观看下面的视频，其中介绍了主要在行业中使用的十大机器学习项目。该视频还将帮助任何机器学习爱好者了解这些项目的实施方式及其好处。

8. 如何找到机器学习项目？

有抱负的机器学习从业者正在寻找合适的机器学习项目，以便将其列入简历。寻找 ML 项目的来源有多种，可以增加您的投资组合的广度。一些最受欢迎的包括 ProjectPro 和 Kaggle。您可以生成自己的机器学习经验并增加被雇用的机会。 

9. 机器学习项目的三个关键步骤是什么？

机器学习项目可以分为三个主要步骤：收集和准备数据、选择模型并对其进行评估，以及优化过程和参数调整。 

10. 如何开始机器学习项目？

寻找您可以解决的合适问题。查找相关数据并完善问题。根据您的分析，导入各种格式的数据，例如 JSON、XML、CSV 等。通过删除任何空值来探索和清理数据。细化模型。

11. 机器学习项目最重要的部分是什么？

数据预处理是机器学习项目中最重要的部分，因为此步骤有助于构建更准确的机器学习模型。数据科学家投入高达 80% 的时间进行数据预处理，以获得最佳结果。

12. 有哪些好的机器学习项目？

一些最好的机器学习项目有：推荐系统项目、人工智能驱动的情绪分析器、股价预测项目和销售预测项目。  

13. 机器学习项目难吗？

高级机器学习项目可能很困难，因为它们需要深入的数学、统计学、算法优化和软件工程知识。易于访问的基础项目更加简单，初学者也可以使用。尽管如此，对优化和识别算法效率低下的细致关注使它们具有挑战性。  

14. 我在哪里可以做机器学习项目？

获得 ML 项目实践经验的一些最佳地点如下：葡萄酒质量预测、TensorFlow、股票价格预测、沃尔玛销售预测以及智能手机人类活动识别。 

15. 为什么这么多机器学习项目失败了？

机器学习项目失败的主要原因是企业准备不足。大多数企业没有能力完成项目。大多数人发现机器学习项目难以处理，因为他们往往低估了正确训练模型的总体工作量。